分布式嵌入式系统实时调度的建模

针对RBTPN模型在建模分布式嵌入式系统实时调度时的不足,提出了一种新的扩展时间Petri网模型。该模型通过在需要处理器资源的变迁上引入变迁速率因子,得到具有相同优先级变迁的运行速率函数,从而在分布式嵌入式系统的调度建模中,在单个处理器上结合了固定优先级可抢先调度和轮转调度。随后给出了该模型可达图的构造方法,以便可以得到调度序列的各种性质。     

基于Micro2440视觉处理平台的构建

采用Micro2440开发板和OV9650摄像头,成功获取了视频图像,并且能够对视频中的每一帧图像同步进行自定义的图像处理,其处理的结果同时能够在LCD上予以显示.实验结果证明该视觉处理平台具有良好的视觉处理特性,适合作为数字图像处理平台,为进一步的图像处理、功能扩展以及嵌入式应用创造了条件.     

基于支持向量机的运动员脚力信息识别方法

如何快速准确地实现运动员脚力信息的自动识别对于构建一个智能的、实时的运动员训练指导系统至关重要.文中首次提出了使用支持向量机进行运动员脚力曲线自动分段的方法.在详细讨论和分析抓举运动员的六维脚力曲线特征的基础上,根据曲线对应的五个运动阶段,进行了特征提取,然后构造了基于支持向量机的多类模式分类器,实现了脚力曲线对应运动阶段的自动识别,取得了令人满意的分类效果,为构建举重运动员训练指导系统打下基础.     

变极性TIG焊电源驱动电路和保护电路的设计

针对焊接电源的稳定性设计原则，研究并设计了变极性TIG焊电源的驱动电路，以及过渡，过热和过、欠压3种保护电路，提出了逆变开关元件的保护方案，限定了最小触发脉宽，给出了调试过程中遇到问题的解决方法，实验结果证明，该电路设计可靠，能保证变极性TIG电源稳定运行。     

基于立体视觉的机械手未知平面内曲线跟踪

为了提高机械手应用的灵活性,增强机械手对动态环境的适应能力,降低机械手对工件位置的依赖性,采用立体视觉技术对未知平面的法线方向进行估计,根据工程应用中对末端执行器的速度以及位姿的实际要求,采用PID控制策略控制机械手末端执行器与工件之间的相对位姿.进行了仿真实验以验证所提方法的有效性,结果表明:该方法能够实现末端执行器和工件之间相对位姿的动态控制.     

基于FFRLS和EKF算法的磷酸铁锂电池SOC估算研究

准确估计荷电状态是磷酸铁锂电池安全工作和电动汽车正常使用的基础,以混合的简化电化学模型为基础,使用遗忘因子递推最小二乘法(FFRLS)对模型的参数进行辨识。对安时积分法进行参数修正,降低了充放电倍率,温度等因素的影响,并对扩展卡尔曼滤波(EKF)进行改进,使得观测值的修正能力提高。以参数修正过的按时积分法的方程为状态方程,结合开路电压法,利用改进过的EKF进行SOC的估计。与安时积分法相比,SOC的估算效果提高了不少,使估算偏差保持在3%以内。     

基于VRML的倒立摆三维仿真

传统方法分析动态系统抽象而且繁琐,本文利用虚拟现实技术的编辑系统VrmlPad和软件平台VRML语言,建立倒立摆的三雏虚拟场景。通过Matlab的虚拟现实工具箱将虚拟倒立摆的三维场景与Simulink中倒立摆的仿真模型连接起来,采用PID算法对倒立摆进行控制,实验结果实现了逼真的可视化和交互性仿真。整个设计分析过程较传统方法直观。     

基于Arnold置乱和DCT变换的图像水印算法

采用灰度图像为水印信息,对基本离散余弦变换域图像数字水印算法进行改进,为保证信息的安全性,在嵌入宿主图像之前结合Arnold变换进行加密。通过在图像块离散余弦变换域中修改中频区来嵌入不同强度的水印。实验结果证明该算法提高了水印检测的准确性,并且该算法具有较好的不可见性和鲁棒性。     

基于优化概率神经网络的驾驶员疲劳检测

针对驾驶员面部疲劳检测问题，提出了一种基于遗传算法优化概率神经网络(PNN)的驾驶员疲劳检测算法。采用基于HOG特征的人脸检测器检测脸部，使用ERT算法进行关键点定位，计算PERCLOS值、眨眼频率、单位时间内打哈欠的时间占比、点头频率4个疲劳特征参数，将其输入到PNN中进行疲劳判别，并使用遗传算法优化PNN的平滑因子，提高疲劳分类准确率。使用NHTU-DDD数据集和YawDD数据集训练网络，使用自采集样本验证模型泛化性能，实验中与SVM、BP神经网络以及未优化的PNN模型对比，SVM、BP神经网络以及未优化的PNN的准确率分别为95.67%，97.67%，95.33%，所提的优化的PNN模型准确率为98.67%，验证了算法的有效性。